如今，越来越多的机构开始推出自己的推理服务。人工智能领域变得越来越复杂庞大，似乎每天都有新内容出现，让人觉得必须不断学习和掌握。
尽管围绕生成式AI的炒作颇多，人们理想中只需输入一段文字提示，便能得到完美无缺的结果，但现实并非如此简单。本篇文章中，我将讨论生成式AI的两个核心过程：训练（Training）和推理（Inference）。
一、何为训练过程？
机器学习类似于人类大脑的工作方式。人类大脑中数十亿个神经元相互沟通和传递信息，同样地，人工神经网络（ANN）也由大量节点层组成，以类似生物神经元的方式运行。在早期，训练阶段往往依赖人工标注的数据（称为监督学习），但这种方式逐渐变得枯燥乏味。随后，大数据的兴起提供了大量未经标记的数据，使得自监督学习与半监督学习成为可能。
如今的机器学习模型训练过程通常需要经历反复的试验与纠错，以最终实现正确的预测，这个过程称为前向传播（Forward Propagation）和反向传播（Backpropagation）。数据的参数在神经网络层与层之间传递时都会附带一定的权重评分，而前向传播与反向传播确保了这些权重评分的精确性，从而使模型在学习数据阶段能够生成准确的输出结果。
二、何为推理过程？
尽管通过训练过程可以成功训练和测试模型，但现在越来越多人关注的是，机器学习模型如何处理未标记的数据。因此，“推理”正成为人工智能领域下一个重要焦点。
从逻辑定义上来讲，“推理”指的是基于证据和逻辑得出想法或结论的过程，强调的是基于知识做出判断。那么在机器学习中，这种过程是如何实现的呢？推理过程将新输入的数据参数与模型在训练和测试阶段学习到的信息进行对比。在这个过程中，人类对于模型输出的干预将用于创造标记的数据，这些数据随后可用于未来的模型训练。这种方式有助于模型的改进，从而确保输出结果的正确性并提高其准确性水平。
三、训练与推理过程的协作关系
训练与推理过程的不断重复循环，是人工智能日益变得更加智能高效的关键所在。
这两个过程紧密相连、相辅相成。训练阶段为模型奠定基础，使其更好地理解数据中的模式、关系和上下文，以便后续使用。而推理阶段则是将训练过程中学到的知识落实到实际场景中，这些场景正是我们日常生活中不断使用的。
如果没有训练，就不存在推理；而若没有推理，也就无法为训练阶段提供反馈。训练与推理，彼此依存，不可分割。
